Muse Wonder vs Gemini 3.1 Pro: Dwadzieścia dwa punkty indeksu, dwa pociągi wydawnicze i tablica wyników, która przesunęła się pod jednym z nich

Gemini 3.1 Pro uzyskał 57 punktów w Intelligence Index firmy Artificial Analysis, gdy zadebiutował w lutym 2026 r., i znalazł się na szczycie rankingu. Odczytywany dzisiaj, w obecnej wersji tego samego indeksu, uzyskuje 29,7. Nic w samym modelu się nie zmieniło. Muse Wonder, wydany 12 października 2026 r., uzyskuje 52 w tym samym rankingu — a porównanie, którego dokona większość ludzi, 52 kontra 29,7, to realna różnica, która jest jednocześnie myląca, ponieważ w dużej mierze powstała w wyniku ponownego przeliczenia punktacji, a nie w wyniku sześciu miesięcy postępu modeli. Uczciwa wersja tego starcia porównuje dwa dostępne modele, Gemini 3.1 Pro i Muse Wonder, na miarce, którą zastąpiono już dwukrotnie, a następnie pyta, do czego każdy z nich właściwie służy.

Jedna uwaga przed liczbami. To nie są konkurenci w sensie, w jakim rozumie to typowa strona porównawcza typu versus. Gemini 3.1 Pro to ostatni aktywny endpoint klasy Pro w tej linii, wciąż udostępniany pod identyfikatorem wersji zapoznawczej siedem miesięcy po ogłoszeniu. Muse Wonder to najnowsze wydanie frontier od Meta Superintelligence Labs, z osiągającym wyższe wyniki modelem siostrzanym dostępnym w ramach subskrypcji. Jeden to multimodalny koń roboczy do długiego kontekstu, którego cena jest jego argumentem; drugi to model agentowy generujący dużo danych wyjściowych, którego cena to kwestia wymagająca największego namysłu.

Władca się zmienił, model nie.

To jest ta część porównania, o której specyfikacja nie powie, i dlatego pozorna różnica jest myląca w obie strony.

Artificial Analysis udostępniło Intelligence Index v4.3 na początku września 2026 r. i od tego czasu ponownie go zaktualizowało. Ta aktualizacja zastąpiła Terminal-Bench v2.1 znacznie trudniejszym Terminal-Bench v4.0 i zamieniła τ³-Banking na AutomationBench-AA, agentowy benchmark przepływów pracy zbudowany na prywatnym, wydzielonym zestawie zadań. Waga prywatnych, wydzielonych zadań wzrosła do 45%. W rezultacie wyniki spadły w całej czołówce — modele, które na starej skali plasowały się w sześćdziesiątkach, znalazły się w niskich pięćdziesiątych. Gemini 3.1 Pro nie spadł aż tak nisko; spadł poniżej 30.

Tak więc ten sam niezmieniony punkt kontrolny ma w obiegu cztery opublikowane odczyty — 57, 46, 30 i 29,7 — w zależności od tego, którą stronę otworzysz i kiedy. To nie skandal; tak wygląda dobry indeks, gdy testy pod nim stają się trudniejsze. Jest to jednak powód, by nigdy nie porównywać dwóch liczb pochodzących z dwóch różnych wersji, a właśnie do tego zachęca zestawienie 52 przeciwko 29,7.

Czym tak naprawdę jest każdy model

• Gemini 3.1 Pro — natywnie multimodalny model rozumujący o zamkniętych wagach, zapowiedziany 19 lutego 2026 r. i wciąż figurujący jako „Preview” w punkcie końcowym gemini-3.1-pro-preview. W linii nie ma wersji 3.5, 3.6, 3.7 ani 3.8 Pro; drabinka Flash przesunęła się pięć razy, podczas gdy drabinka Pro nie przesunęła się w ogóle.

• Muse Wonder — model frontierowy o zamkniętych wagach, wydany 12 października 2026 r., udostępniany jako muse-wonder-1.0 we własnym API Meta oraz w Muse Code. Drugi checkpoint, Muse Wonder Full, osiąga wyższe wyniki w tabeli Meta i jest dostępny wyłącznie w ramach subskrypcji Muse Code.

• Kontekst — Gemini 3.1 Pro 1 048 576 tokenów wejściowych; Muse Wonder 1 048 576. Poziom, i na równi z większością obecnej czołówki.

• Pułap wyjściowy — Gemini 3.1 Pro 65 536 tokenów w pojedynczej odpowiedzi; Muse Wonder 943 718. To największa pojedyncza różnica między tymi dwoma modelami i wynosi ponad czternaście razy.

• Cena — Gemini 3.1 Pro: 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 12,00 USD za milion tokenów wyjściowych przy promptach poniżej 200 000 tokenów, a powyżej tej wartości 4,00 USD i 18,00 USD, przy czym pamięć podręczna danych wejściowych kosztuje 0,20 USD i 0,40 USD. Muse Wonder ma stałą stawkę 4,00 USD i 20,00 USD, a pamięć podręczna danych wejściowych 0,20 USD. Przy krótkich promptach jest o połowę tańszy na wejściu i o 40% tańszy na wyjściu; powyżej 200 000 tokenów oba rozwiązania zbiegają się niemal dokładnie.

• Modalności wejściowe — Gemini 3.1 Pro przyjmuje tekst, obraz, wideo, dźwięk i pliki. Muse Wonder przyjmuje tekst, obraz, mowę i wideo. Oba generują wyłącznie tekst. Na papierze to to samo zdanie, a w praktyce ekosystem narzędzi ma za sobą siedem miesięcy budowania narzędzi wokół tego.

• Rozumowanie — Gemini 3.1 Pro obsługuje kontrolę poziomu myślenia, a tokeny myślenia są rozliczane według stawki za dane wyjściowe. Rozumowanie w Muse Wonder jest obowiązkowe, z drabinką wysiłku od minimalnego do maksymalnego, domyślnie ustawioną na średni, i całkowicie bez ścieżki niemyślącej.

• Niezależny indeks — Gemini 3.1 Pro 29,7 w bieżącej wersji, z wcześniejszym odczytem 46 i odczytem z okresu premiery 57; Muse Wonder 52 w bieżącej wersji.

Granica zmiany cen, którą większość zespołów przekracza przez przypadek

Cennik Gemini 3.1 Pro zawiera próg, i nie jest to opłata za przekroczenie. Poniżej 200 000 tokenów wejściowych model kosztuje 2,00 i 12,00 USD; powyżej tego progu żądanie jest wyceniane ponownie na 4,00 i 18,00 USD. Żądanie o rozmiarze 210 000 tokenów nie jest rozliczane po niskiej stawce za pierwsze 200 000 tokenów — całe żądanie przechodzi do wyższego przedziału.

To prawdziwa osobliwość w przypadku modelu, którego cały argument sprzedażowy opiera się na oknie kontekstu o rozmiarze miliona tokenów: okno jest prawdziwe, ale tylko pierwsza jego piąta część jest dostępna w reklamowanej cenie. Przy 4,00 i 18,00 USD powyżej progu Gemini 3.1 Pro jest wyceniany w granicach błędu zaokrąglenia względem stawek Muse Wonder wynoszących 4,00 i 20,00 USD, a odczyt z pamięci podręcznej jest identyczny i wynosi 0,20 USD za milion. Zatem hasło „taniej na wejściu” obowiązuje dokładnie do momentu, w którym używasz możliwości, dla których kupiłeś ten model.

Przeciwwaga znajduje się po stronie wejściowej, gdzie ekonomika wejścia jest naprawdę mocna i potwierdzają ją niezależne pomiary. Artificial Analysis odnotowuje koszt około 0,67 USD na zadanie indeksowe dla Gemini 3.1 Pro oraz około 67 mln tokenów wyjściowych wygenerowanych w trakcie przebiegu indeksu, wobec mediany około 90 mln dla modeli w jego przedziale cenowym. Model, który odpowiada przy mniejszej liczbie tokenów po niższej stawce, jest tańszy w sposób, którego żaden cennik nie pokazuje bezpośrednio — i to jest liczba, z którą należy porównywać około 4,52 USD na zadanie indeksowe w Muse Wonder, co wynika zarówno z wyższej stawki, jak i z około 130 mln tokenów wyjściowych wobec mediany 85 mln.

Między czym tak naprawdę wybierasz

Luka w możliwościach na dzisiejszej skali jest realna — 52 wobec 29,7 to dwadzieścia dwa punkty i to nie szum — ale to porównanie między pięciotygodniowym wydaniem frontier a siedmiomiesięczną wersją zapoznawczą, której dostawca nigdy nie wypromował poza status wersji zapoznawczej. Wybór między nimi to mniej kwestia tego, który ma wyższe wyniki, a bardziej tego, z jakim trybem awarii możesz żyć.

Ograniczenia Gemini 3.1 Pro są strukturalne i znane. Pułap wyjściowy wynoszący 65 536 tokenów wyklucza go z generowania długich form w pojedynczej turze, a właśnie w tym przypadku budżet 943 718 tokenów Muse Wonder jest najbardziej oczywistą przewagą. Czas do pierwszego tokenu wynosi około 35,7 sekundy według opublikowanego pomiaru, co jak na cokolwiek interaktywnego jest wolne. A prawdziwym ryzykiem jest identyfikator preview: endpoint preview może zostać zmieniony lub wycofany, gdy z niego korzystasz, bez podbicia wersji, dlatego przypinanie dokładnych identyfikatorów modeli, a nie aliasów, jest standardową praktyką w przypadku tego modelu.

Ograniczenia Muse Wonder są równie strukturalne i znacznie nowsze. Rozumowanie jest obowiązkowe, więc każde wywołanie płaci za tokeny myślowe po $20 za milion, bez taniej ścieżki — poziom myślenia Gemini 3.1 Pro można przynajmniej wyregulować w stronę zera. Niezależny pomiar to jeden wiersz jednego ewaluatora w dwudniowym modelu. A najwyżej punktowana wersja tego, co porównujesz, Muse Wonder Full, stoi za miesięczną subskrypcją od $50 do $200, a nie jest dostępna w cenach za token na tej samej stronie.

Jest też wymiar integralności benchmarku, który warto nazwać, ponieważ to konkretne zestawienie dobrze go ilustruje. Tabela premierowa Meta podaje Muse Wonder Full na poziomie 59,0 w Artificial Analysis Index, podczas gdy samo Artificial Analysis publikuje 56, i podaje wywoływalny Muse Wonder na poziomie 56, podczas gdy ewaluator odczytuje 52. Historia samego Gemini 3.1 Pro jest odwrotnym odbiciem: 57, które było nagłówkiem dostawcy i prasy w jednej wersji, oraz 29,7 w innej. Wniosek jest taki sam w obu kierunkach — wynik ma znaczenie tylko wtedy, gdy dołączona jest do niego miarka, a wersja cudzego indeksu podana przez dostawcę wciąż jest liczbą dostawcy.

Uruchamianie obu z jednego klucza.

Gemini 3.1 Pro jest dostępny w OrcaRouter jako google/gemini-3.1-pro-preview, w cenie katalogowej samego dostawcy i z granicą zmiany ceny wynoszącą 200 000 tokenów przeniesioną bez zmian — 2,00 USD za wejście i 12,00 USD za wyjście poniżej niej, 4,00 USD i 18,00 USD powyżej, a wejście z pamięci podręcznej 0,20 USD i 0,40 USD. Po naszej stronie nie doliczamy żadnej marży, a okno 1 048 576 tokenów i limit wyjścia 65 536 tokenów są przekazywane zgodnie z publikacją.

Muse Wonder nie znajduje się w OrcaRouter. W naszym katalogu nie ma wpisu meta/muse-wonder i nie będziemy go opisywać tak, jakby istniał; obecnie model działa na własnym API Meta oraz w Muse Code. To, co mamy od tego samego laboratorium, to Muse Spark 1.2 i Muse Spark 1.1, więc rodzina Muse jest dostępna z tego samego klucza, podczas gdy checkpoint Wonder buduje swój dorobek.

Praktyczny powód, który ma tu znaczenie, to granica poziomu. Model, który zmienia cenę całego żądania przy 200 000 tokenów, to coś, co chcesz zmierzyć, a nie założyć, ponieważ długości twoich promptów decydują o tym, czy płacisz 2 USD czy 4 USD za to samo wywołanie. OrcaRouter udostępnia ponad 200 modeli za jednym punktem końcowym zgodnym z OpenAI, z cenami katalogowymi dostawców przekazywanymi bez zmian — więc uruchomienie twojego prawdziwego ruchu na Gemini 3.1 Pro po obu stronach tego progu, a także na czymkolwiek innym, co jest w katalogu, kosztuje jeden klucz i jedno popołudnie, a nie cykl zakupowy. Gdy dostawca, którego obsługujemy, zacznie udostępniać Muse Wonder, druga połowa tego testu staje się zmianą nazwy modelu.

Werdykt

• Wybierz Gemini 3.1 Pro, jeśli Twoja praca to analiza długich dokumentów i multimediów, w której dane wejściowe dominują, a odpowiedź jest krótka — stawka 2,00 USD poniżej 200 tys. i koszt 0,67 USD za zadanie indeksowania są trudne do pobicia, a siedmiomiesięczny ekosystem za nim jest wart coś, czemu model z tygodnia premiery nie może dorównać.

• Wybierz Muse Wonder, jeśli generujesz długie wyniki w jednej turze albo wprowadzasz mowę i wideo bezpośrednio do modelu. Budżet wyjściowy wynoszący 943 718 tokenów to nie detal specyfikacji, gdy alternatywą jest sklejanie wyników generowania.

• Uważaj na granicę 200 000 tokenów, zanim podasz cenę dla Gemini 3.1 Pro. Powyżej niej oba modele kosztują niemal tyle samo, co odwraca intuicyjną odpowiedź na to porównanie dokładnie w przypadku tych obciążeń, które wykorzystują duże okno kontekstowe.

• Traktuj tę 22-punktową lukę jako kierunek, a nie pomiar. Powstała ona z porównania dwóch wersji indeksu; we wcześniejszej wersji Gemini 3.1 Pro uzyskał 46, a ten sam niezmieniony checkpoint publikowano w różnych momentach na poziomie 57, 46, 30 i 29,7.

Dwa modele — jeden udostępniany pod identyfikatorem wersji zapoznawczej od lutego, a drugi dwudniowy — są wycenione niemal identycznie powyżej granicy 200K, a na obecnej tablicy dzieli je dwadzieścia dwa punkty. Tylko jeden z tych faktów przetrwałby zmianę władcy — i nie są to dwadzieścia dwa punkty.